{"code":200,"message":"成功","data":{"list":[{"id":26223,"source":"news","source_id":"1450129","category":"openclaw","ai_score":75,"title":"OpenClaw项目：托管问题已解决但治理问题仍待解","content":"OpenClaw项目目前拥有34.4万GitHub星标，超过4万个暴露实例，ClawHub上有1184个恶意技能。文章指出，尽管OpenClaw的托管问题已经得到解决，但治理问题仍未解决。托管能够解决技术部署和基础设施问题，但无法解决项目管理、社区决策、权限控制等治理层面的挑战。这提醒我们，开源项目的成功不仅需要技术能力，更需要完善的治理机制来确保项目的长期健康发展。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/26223","published_at":"2026-08-21T20:01:52.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":57616,"content_length":185,"content_quality":"brief","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-08-21T20:01:52.000000Z","updated_at":"2026-08-21T20:01:52.000000Z","deleted_at":null},{"id":16336,"source":"news","source_id":"69dfb53e4d1ff65c342bbbf4","category":"openclaw","ai_score":95,"title":"AI代理如何讓科技世界陷入混亂 這是究竟發生了什麼","content":"这可能是计算机领域最大变革的权威故事。2025年8月，Peter Steinberger在伦敦一个名为“Claude Code匿名互助会”的聚会上发言：“我叫Peter，我是一个Claude上瘾者。”Steinberger和一些志同道合的人组织了这次活动，与那些被Anthropic的突破性编码工具Claude Code所吸引的技术爱好者交流。几个月后，Anthropic发布了新版本的Claude Code，Claude上瘾者的队伍急剧扩大。这个名为Opus 4.5的版本可以处理更复杂的编程任务，在记忆中保留更多信息，可以连续运行数小时，并管理AI子代理团队。Anthropic拥有被描述为“出了名困难的”工程职位笔试；在将这些人和其模型的对比中，Anthropic声称Opus 4.5“得分比任何人类考生都高”，这“引发了关于AI将如何改变工程职业的问题”。Steinberger于2025年11月推出了一款名为OpenClaw的工具，这是一种简单的调用个人AI代理的方式，利用Claude Code或其他编码工具的进步。在不到两周的时间里，该项目获得了超过10万个GitHub星标（截至5月初，它已达到36.6万个星标）。随着这两个突破的到来——商业产品Claude Code和开源OpenClaw——期待已久的AI代理时代突然到来。一些Claude上瘾者表示，他们觉得自己生活在未来。1980年代计算机革命时，普通公众倾向于以好奇和焦虑的混合态度看待这些新机器，而黑客们则在欢乐地构建。今天也有类似的情况，甚至可能 stakes更高。“很难解释这有多么巨大的变革，”曾任Microsoft和Meta高管的Thomas Reardon说，他是不同 AI领域的初创公司负责人。“这是我经历过的最被低估的大规模技术发布。”","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/16336","published_at":"2026-05-26T10:00:00.000000Z","status":1,"metadata":{"author":"Steven Levy","raw_data_id":113190,"content_length":763,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-05-31T08:03:47.000000Z","updated_at":"2026-05-31T08:03:47.000000Z","deleted_at":null},{"id":16401,"source":"news","source_id":"2356295","category":"openclaw","ai_score":85,"title":"BNB Chain 推出 Agent Survival Pack：联合 Pieverse AI Gateway 助力 AI 代理开发者","content":"🦾 BNB Chain 联合 Pieverse AI Gateway 推出的 Agent Survival Pack 现已上线！用户可以通过一个安全的网关访问 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Meta 等领先的前沿模型，同时支持钱包充值、作用域 API 密钥、使用限制和支出追踪功能。\n\n为庆祝上线，BNB Chain 用户专享为期 2 周的特别活动。充值 10 美元或以上即可立即获得 5 美元折扣，无需促销码，结算时自动应用。充值 10 美元只需支付 5 美元，充值 20 美元只需支付 15 美元。\n\n该产品专为 Purr-Fect Claw、OpenClaw、Hermes 以及任何支持 OpenAI API 格式的应用构建。Purr-Fect Claw 为代理提供运行时环境，Pieverse AI Gateway 为代理提供智能支持。AI 代理技术栈已经成形。🛠️ 立即开始构建：https://llm.pieverse.io","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/16401","published_at":"2026-05-25T12:05:35.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":112339,"content_length":427,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-05-31T23:02:01.000000Z","updated_at":"2026-05-31T23:02:01.000000Z","deleted_at":null},{"id":16430,"source":"news","source_id":"2331755","category":"openclaw","ai_score":115,"title":"从 Agent 到 Author：什么是创作权？为什么我们的选择决定一切","content":"2022 年某天，一家中型物流公司的产品经理开始把问题输入聊天窗口而不是 Google。这不是有人告诉她这么做，也不是公司有相关规定。她只是注意到，一个能直接回答问题，另一个返回十条链接。六个月后，她已经能用 AI 起草合同、总结供应商纠纷、生成季度报告——这些团队之前需要花三天完成的工作，她一个下午就搞定了。这个悄然的转变，一个人、一个习惯，在数亿人身上重复发生就是我们所说的 LLM 时代。但这个名字忽略了真正的故事。实际发生的一切更加简单却意义深远：机器首次在人们已经所在的地方与他们相遇。不需要学习新界面，不需要改变行为。只要一个理解你意图的盒子。这就是起点。之后的发展更快。我们经历了不同的阶段，每个阶段都让人感觉脚下的地在动。第一阶段是对话。你输入，它回应。用例很窄——客服机器人、勉强能用的编码助手、偶尔的论文生成器。但行为改变持续了。我们停止搜索答案，开始请求答案。Google 训练我们查询，ChatGPT 训练我们对话。这个小差异比看起来重要得多。第二阶段是自动化。首批 Agent 到来，人们意识到这些模型不仅能回答还能执行。n8n 工作流、浏览器插件、由从未被设计成互相通信的 API 拼接的小应用。大型科技公司看到发生了什么，用唯一已知的方式回应：投入资金。CapEx 爆炸性增长。对话从\"酷技术\"变成了\"国家安全\"。公众开始从旁观者的角度感觉到某种结构性变化正在发生。第三阶段是我们现在身处的阶段。Agentic 系统。人们正在构建复杂设置——多步骤、多模型、多工具的管道——来处理金融、设计、电子商务和法律领域的实际工作。计算消耗飙升。Token 燃烧成为衡量公司对此有多认真对待的真实指标。实际工作流程开始从人类桌面转移到 Agent 队列。我们完成了更多工作。但我们也开始隐约感到，我们正在对并非为我们需求而构建的基础设施进行压力测试。这种感觉很重要。它是连接接下来一切的线索。三波浪潮。三个差距。每个主要技术时代都会留下一系列当时看起来很小但最终定义它的设计决策。互联网为速度和开放性而构建，两者都出色交付。信息自由跨越国界、跨越机构、跨越控制它数世纪的旧把关者。它从未关注的是所有权。你的数据生活在别人的服务器上，别人的条款下。不是被盗，只是从未真正属于你。这只是一个接一个的建筑选择。Crypto 试图为价值做互联网为信息做的事情。使其自由、使其跨境、使其属于你。而且它做到了……某种程度上。货币变得可编程，所有权变得可验证。但建造者太深入问题内部，以至于忘记了为其他人建造。复杂性成为产品。界面是障碍。它将所有权归还给个人。只是还没轮到大多数人。所以我们在这里。第三波基础设施建立在两个各自做对了一些事情却都留下了关键东西的时代之上。互联网孤立了你的数据。Crypto 孤立了你的价值——数十条链，每条都有自己的规则、自己的资产、自己的围墙，都没有被设计成互相通信。关于身份、关于隐私、关于当 Agent 代表你行事时谁持有钥匙的决策，将像基础设施一贯的那样变成下一个十年的默认值：无形，直到不是。\"我们现在做出的基础设施选择将决定以后什么是可能的\"——Illia Polosukhin (@ilblackdragon)，NEAR 联合创始人，Agent 时代安全基础设施下一个到来的正确词语是 authorship。当技术变得足够隐形，基础设施足够坚实，剩下唯一真正的问题是：你想创造什么？谁拥有 Agent？谁持有钥匙？谁能看到 Agent 在做什么，代表谁？当 Agent 交易时，价值走向哪里，谁授权的？这些不仅是技术问题。它们是设计问题。而这一次，我们知道错误答案的样子。作者需要一个地址NEAR 多年来一直在回答这些问题。具体的技术路径不明显，但总体目标是明确的。构建到那里的架构——命名账户、基于意图的执行、机密结算、Agent 原生基础设施——从未围绕技术能做什么设计。它围绕一个人成为作者需要什么设计。你是谁？你是什么意思？什么实际上是你的？Agent 将是主要参与者。这在 Authorship 时代不会改变，它变得更加真实。改变的是关系。在 Agentic 阶段，Agent 自动化任务。在 Authorship 时代，Agent 执行意图。人类设定方向并拥有输出。Agent 是机制。作者是人。这个区别一切，只有基础设施被构建来执行它才能保持。命名账户是第一个赌注。在大多数区块链上，你的身份是一串没有人包括你能记住的字符。在 NEAR 上，你的账户是一个你选择、拥有并可以编程的名称。它跨应用移植。从最字面意义上说，它是你的。这个决定在 Agent 存在之前就做出了。它结果是一切其他东西建立的基础，因为 authorship 需要一个作者，而一个作者需要一个地址。NEAR 独特的账户模型也使其具有量子适应性。NEAR Intents 是第二个赌注。在 Agentic 世界里，执行复杂性——哪条链、哪家桥、哪个流动性来源、什么价格——不是用户应该解决的问题。Intents 让用户或 Agent 表达它想要什么，把如何做留给竞争交付的求解器网络。180 多亿美元的跨链成交量以此方式结算。不是概念验证，而是 Agent 经济货币轨道在生产中是什么的第一批真正证据。第三个赌注是隐私。不是后来添加的功能，而是嵌入执行环境本身的设计原语。机密 Intents 使跨链交易能够以账户级别的加密机密结算，同时保持可验证的链上结算。IronClaw 在加密可信执行环境内运行 Agent 工作负载，凭证永远不会到达模型，秘密永远不会离开保险库。NEAR AI Cloud 将保证扩展到计算本身：一个 TEE 保护的 GPU 网络，数据在整个推理过程中保持密封和隔离，对基础设施提供商、模型提供商和 NEAR 本身不可访问。Agent Harness 缺少什么看看 Agentic 阶段已经到达的地方。Cursor、Claude Code、Codex——今天最好的 Agent harness 确实设计良好。快速、有能力、有用。它们代表了 Agentic 阶段产生的高水位线。然而，你的代码、你的提示、你的 IP——所有这些都通过你不控制的基础设施移动，由没有合同义务保持其为你所有的系统处理。这不仅是安全缺陷。这是架构问题。第二个差距是付款。今天的 harness 可以思考问题、起草解决方案、提出下一步。他们不能支付计算、签署合同或移动价值。Agent 可以推理。它不能交易。没有两者，harness 强大但不完整。今天用户带到 Agent harness 的东西有三样：选择使用哪个模型的偏好、Agent 可以访问的工具集，以及想法本身。其他一切——路由、执行、结算、隐私——应该由为此设计的基础设施处理。这就是 NEAR 正在构建的。当 harness 成熟时，从有想法到有输出之间的差距非常小。用户带来的三样东西是唯一重要的东西。其他一切都消失了。互联网给了每个人声音。Crypto 给了每个人钱包。两者都没有给每个人画布。画布不仅仅需要一个好的模型。它需要当 Agent 代表你行事时，动作是你的。当价值移动时，它移动到你想要的地方。底层基础设施从一开始就是为你设计的。这是成为平台上的用户和成为拥有开放基础设施的作者之间的区别。这种基础设施现在存在。不是原型。不是路线图。每秒能处理超过 100 万笔交易的结算层。已跨 30 多条链移动 180 亿美元的执行层。实时的隐私层。开放的 Agent 市场。多年分别构建的部分现在作为一个功能。使其成为可能的最重要的事情不是一些功能。是一个有想法的人和没有任何阻碍的人。有一位拉各斯的开发者正在构建她的银行从未提供给她的金融工具。首尔的一位设计师部署了一个 Agent，为他在没有账户的平台上谈判授权并获得报酬，以任何货币结算，通过 NEAR Intents，无需接触银行。柏林的一位研究人员运行敏感数据的推理，这些数据永远不会离开他的设备，由他从未见过且永远不需要考虑的硬件验证。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/16430","published_at":"2026-05-22T18:00:39.000000Z","status":1,"metadata":{"author":"Jeremy Koch","raw_data_id":112529,"content_length":3301,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-06-01T03:01:38.000000Z","updated_at":"2026-06-01T03:01:38.000000Z","deleted_at":null},{"id":25543,"source":"news","source_id":"2230217","category":"openclaw","ai_score":75,"title":"ASI Alliance双周产品与开发更新（第6期）","content":"ASI Alliance双周产品与开发更新第6期涵盖了2026年5月1日至15日的进展。在此期间，团队扩展了OmegaClaw的部署选项，优化了内存和性能，并升级了测试环境；继续推进ASI:Chain基础设施和桥接开发，扩展了Wallet SDK和扩展功能；推进OmegaClaw在ASI:Create中的集成，优化用户体验，并就公开版商业模型展开讨论；通过引入侧边栏项目文件夹、实时任务进度追踪、扩展的AI自定义设置和高可扩展性地图视图增强了ASI:One用户体验。\n\nOmegaClaw：OmegaClaw代码库已在GitHub上公开访问，便于高级用户实时跟踪开发并进行本地部署。此外，OmegaClaw代理Oma可通过官方人工超级智能联盟Telegram频道进行公开互动。集成与模型提供商：OpenRouter作为模型提供商已加入，提供了部署灵活性，避免供应商锁定。Telegram作为原生通信渠道加入Mattermost，扩展了OmegaClaw代理的部署和管理位置。提供商注册表从硬编码模型列表重构为动态注册系统，简化了新模型提供商的接入流程。内存与性能优化：修复了一个悄然降低代理性能的内存泄漏问题。问题源于atom缓存的无界增长：数据积累速度超过释放速度，每个周期逐渐消耗更多内存。另一个修复移除了启动时对完整历史文件的不必要读取，进一步降低了内存开销。这意味着代理可以运行更长时间的操作，而不会出现以前长时间使用所带来的性能下降。测试环境升级：测试基础设施升级后，自动化测试不再需要调用真实的AI服务。构建了模拟AI响应的mock层，使测试能够更快、更低成本地运行。测试工具可以在特定测试需要时回退到真实AI。ASI:Chain节点基础设施：本期重点描述节点在真实工作负载下的行为，而非配置所暗示的行为。持续测试发现，调节心跳行为的几个时间敏感常量被硬编码在节点源中，而非通过配置暴露，使得之前无法对分片大小和负载进行最佳调整。调整这些常量后，速度和最终性有明显改善。与F1R3FLY团队开启了一个issue，以将这些作为可配置的字段并提供调优指南。并行性测试也揭示了一个重要限制：在当前节点行为下，本应并行执行的工作负载似乎是顺序运行的，意味着仅添加更多计算资源本身并不能转化为更高的吞吐量。与F1R3FLY关于节点配置和并行性的讨论正在进行中。桥接基础设施：修复了合约存储锁定历史记录中的一个内存问题。早期版本使用嵌套map结构，随着桥接处理更多交易而无限增长，随着时间推移会消耗运行合约的每个节点上越来越多的内存，最终导致网络不稳定。修复方案用每个nonce的唯一定名通道取代了这种模式，这是一种更地道的Rholang方法，将每个交易的数据存储在各自独立的位置，而非累积在单个不断增长的map中。这消除了无界增长，并使合约符合既定的Rholang约定。另一更新将合约接口整合为单个URI，将部署成本降低约一半，并简化了周围脚本和API。桥接一直保持一致的部署和最终性行为， end-to-end Sepolia集成测试成功。修复了中继器中的一个竞态条件，即两个实例可能竞争处理已中继的消息。重放攻击保护和admin setter函数已添加到Rholang合约中。Wallet SDK：SDK中添加了交易历史，使在ASI:Chain上构建钱包和应用的开发者能够清晰显示交易历史。该实现包括待处理交易的加密本地存储，以及支持React kit中的响应式hook，意味着数据会在交易状态变化时自动更新在用户界面中。工作重点是按网络对交易状态和历史进行范围界定，以避免一个链的数据渗透到另一个链。引入了专用的网络域实体，相应更新了网关服务。Staking功能正在并行添加到SDK中。建立了专用测试环境以根据发布的文档验证Staking API端点，自动化测试模块支持快速迭代。初步验证运行显示了文档与实际端点行为之间的差距，调试正在进行中。测试套件已集成到SDK仓库中以持续开发。Wallet Extension：钱包扩展中的账户管理屏幕已重新设计，正在构建带筛选功能的交易历史视图。UI工作继续为内部演示准备ASI Wallet屏幕，目标是整合扩展中托管的链集成的账户流程。ASI:Create OmegaClaw集成：OmegaClaw在ASI:Create中的集成有所进展。覆盖更广泛产品流程（包括全局设置和代理设置）的线框图已开发完成。聊天界面屏幕已更新，移交至前端团队。实施已开始，新支付系统和其他安全相关功能的渗透测试计划作为集成工作的一部分。用户界面体验：协作者笔记功能的设计探索也在继续。正在探索的方向是将笔记直接嵌入工作流画布中，这样仅查看的协作者的反馈会出现在他们响应的组件旁边。这保留了反馈与被审核工作之间的空间关系，而外部仪表板视图会丢失这一点。多个设计方案正在审查中。内部用户的反馈以及alpha阶段收集的洞察为平台和整体用户体验的改进提供了信息。商业模型：除技术工作外，团队正在讨论ASI:Create公开版商业模型。ASI:One项目：ASI:One引入了项目，这是一种在侧边栏中对相关聊天和任务进行分组的新方式。用户可以创建项目空间，将聊天移入其中，并打开专用项目页面，在一个位置显示所有关联的对话和任务。聊天也可以直接从侧边栏拖入项目。对于新工作，用户可以直接从项目页面启动项目聊天，而不是进入空白聊天屏幕。这使得项目对于持续的计划、研究、工作流和应保持组织的多步骤任务非常有用。实时工作流进度：工作流运行更容易跟踪。ASI:One没有为长时间运行的操作显示即时成功状态，而是集成了实时工作流卡片，带有排队、运行、已完成、失败和取消状态。聊天、提及和朗读：跨线程、提及、搜索和消息渲染的聊天可靠性有所提升。所有用户都可以访问线程，@提及搜索已更新为等待代理和用户结果后再发送，空的网络搜索结果配置为显示清晰的“未找到结果”消息。ASI:One还为AI消息添加了朗读功能。用户可以在不启动完整语音聊天的情况下播放任何AI响应。语音聊天和朗读也可供未登录用户使用，使体验更容易在登录前尝试。代理资料和购物操作：代理资料页面经过重新设计，布局更强，身份轨道更清晰，资料数据更丰富，建议提示、创建者详情、合作伙伴代理和类似代理。对于支持商业的代理，产品卡获得了“加入购物车”操作。点击它会启动与相关Shopify支持的代理的聊天，并将产品详情带入对话中，使购物流程更直接、更对话式。技能、规则和个人AI设置：ASI:One在AI设置中添加了规则和技能的专用区域。规则帮助指导AI应该如何行为，而技能让用户扩展AI的能力。技能体验扩展到包括全局技能库、激活流程、分享、非活动技能管理和AI生成的技能建议。这为用户提供了更清晰的路径，使用可重用功能而不是仅依赖提示来自定义AI。计划任务和活动源：计划任务更灵活、更易于管理。ASI:One增加了对改进的任务模式、一次性执行、精确时间调度、目标状态追踪以及Plus和Pro用户更高任务限制的支持。建议任务已集成到活动源中，带有反馈选项和设置操作。这使活动源成为发现自动化的更有用表面，而不仅仅是审查已完成的活动。活动地图和发现：活动地图围绕更可扩展的地图架构重建，具有服务端矢量切片、改进的标记渲染、时间标记和更流畅的抽屉体验。代理发现通过更好的资料导航、静态热门代理部分和轮播卡片点击修复得到改善。这些更新使用户更容易在ASI:One上探索代理、活动和机会。语音、头像和入门：语音和头像体验持续改善。ElevenLabs语音更新以更有效地处理文本规范化，头像与所选语音设置同步，语音设置导览更具互动性。入门还改善了移动端清单体验，在较小屏幕上使用底部清单布局和更流畅的浮动清单行为。这些变化使首次运行体验在桌面和移动端都更简洁。结论：本期开发重点是优化、结构稳定性和整个ASI堆栈的系统集成。我们改进了代理性能和测试效率，优化了网络吞吐量和合约可扩展性，并推进了核心用户界面流程。这些共同努力提高了ASI生态系统的可靠性、可扩展性和可用性，因为开发正在向更广泛的集成和公开访问迈进。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/25543","published_at":"2026-05-15T15:37:22.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":109167,"content_length":3333,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-08-17T00:01:28.000000Z","updated_at":"2026-08-17T02:02:21.000000Z","deleted_at":null},{"id":25554,"source":"news","source_id":"2230214","category":"openclaw","ai_score":75,"title":"ASI产品开发更新 | 第六期","content":"这是ASI Alliance双周产品开发更新的第六期，涵盖2026年5月1日至15日的进展。在此期间，团队扩展了OmegaClaw的部署选项，优化了内存和性能，并升级了测试环境。继续推进ASI:Chain基础设施和桥接开发，扩展了Wallet SDK和钱包扩展功能。推进OmegaClaw与ASI:Create的整合，优化用户体验，并讨论了公开发布的商业模式。通过引入侧边栏项目文件夹、实时任务进度跟踪、扩展AI自定义设置和高可扩展性地图视图，提升了ASI:One的用户体验。在集成和模型提供商方面，OpenRouter作为模型提供商被纳入，提供了部署灵活性。Telegram作为原生通信渠道加入，与Mattermost一起扩展了OmegaClaw代理的部署和管理范围。提供商注册表从硬编码的模型列表重构为动态注册系统，简化了新模型提供商的 onboarding 流程。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/25554","published_at":"2026-05-15T15:37:20.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":109251,"content_length":385,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-08-17T03:02:19.000000Z","updated_at":"2026-08-17T03:02:19.000000Z","deleted_at":null},{"id":25776,"source":"news","source_id":"https://medium.com/p/546dd419ac3b","category":"openclaw","ai_score":75,"title":"AcademiClaw 基准测试：即使最佳 AI Agent 也无法完成 45% 的真实学生任务","content":"AcademiClaw 基准测试揭示了一个严峻现实：即使是表现最好的前沿模型 Claude Opus 4.6，在真实学生任务上的通过率也仅有 55%，近 29% 的任务让所有六款被测试的模型全部失败。该基准由上海交通大学团队于 2026 年 5 月 4 日发布，包含 80 个复杂的长期任务，直接来源于大学生真实的学术工作流程、作业、研究项目、竞赛和个人项目。研究人员发现，当前的 AI Agent 无法有效解决这些任务。真实的学生工作涉及困难的内容：调试一个静默失败的 React 和 FastAPI 集成、在 GPU 上训练强化学习 Agent、从语言学奥林匹克竞赛问题中逆向工程一门不熟悉的语言，或从《百年孤独》中提取一个多代家族树——这本小说采用了故意重复的命名方案。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/25776","published_at":"2026-05-07T17:31:01.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":96129,"content_length":338,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-08-18T23:01:54.000000Z","updated_at":"2026-08-18T23:01:54.000000Z","deleted_at":null},{"id":14047,"source":"news","source_id":"1765699","category":"openclaw","ai_score":75,"title":"WAL：MemWal 现支持 NemoClaw 和 OpenClaw 用于长期智能体记忆","content":"WAL 项目宣布 MemWal 现已支持 NemoClaw 和 OpenClaw，为 AI 智能体提供长期记忆功能。这一更新使智能体能够在多轮对话和复杂任务中保持上下文记忆，提升了智能体的持续性和可靠性。MemWal 的长期记忆机制允许智能体跨会话存储和检索关键信息，这对于构建更智能、更连贯的 AI 系统具有重要意义。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/14047","published_at":"2026-04-30T16:58:49.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":89681,"content_length":160,"content_quality":"brief","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-05-06T16:03:24.000000Z","updated_at":"2026-05-06T18:01:30.000000Z","deleted_at":null},{"id":25852,"source":"news","source_id":"1720531","category":"openclaw","ai_score":75,"title":"Red Hat 推出 Tank OS 工具 帮助企业更安全地部署 OpenClaw AI 代理","content":"上周二，Red Hat 首席软件工程师 Sally O'Malley 发布了一款名为 Tank OS 的开源工具，旨在让部署和管理 OpenClaw 代理更安全、更便捷。Tank OS 针对希望在个人电脑上运行 OpenClaw 的高级用户以及管理企业 OpenClaw 代理的 IT 专业人员，能够大规模地使 OpenClaw 更安全、更易于维护。O'Malley 是 OpenClaw 的维护者，她专注于让 OpenClaw 在企业用例和 Red Hat 各种 Linux 操作系统上更好地运行。该工具使用 Red Hat 的开源容器工具 Podman，将 OpenClaw 加载到 Fedora Linux 操作系统中，并创建一个可启动的镜像，用户可以在同一台机器上运行多个 Tank OS 实例来完成不同任务。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/25852","published_at":"2026-04-28T13:00:11.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":85487,"content_length":359,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-08-19T13:01:15.000000Z","updated_at":"2026-08-19T13:01:15.000000Z","deleted_at":null},{"id":18112,"source":"news","source_id":"https://medium.com/p/20cdcae8a2c1","category":"openclaw","ai_score":150,"title":"工程主权 AI：使用 OpenClaw 和 NVIDIA 构建安全、常驻的本地代理","content":"我们去年构建了精美的自主代理系统。我们将各种工具链接在一起，接入向量数据库，赋予系统执行复杂任务的能力。然而，随着 AI Agent 的广泛应用，安全性和隐私问题日益凸显。本篇文章将探讨如何利用 OpenClaw 框架和 NVIDIA 技术栈，构建安全可靠、常驻运行的本地 AI Agent。OpenClaw 是一个开源的 Agent 框架，专注于本地部署和隐私保护；NVIDIA 则提供了强大的 GPU 加速计算能力，支持本地模型的实时推理。通过结合两者，开发者可以在保障数据安全的前提下，实现高性能的本地 AI 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保护：部署行业领先的安全智能，为每一次自主交互提供实时扫描和风险可视化。我们不仅在构建一个钱包——我们正在为去中心化智能的下一代演进提供安全保障。🛡️","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/11780","published_at":"2026-04-16T08:00:01.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":62529,"content_length":251,"content_quality":"brief"},"created_at":"2026-04-16T11:02:34.000000Z","updated_at":"2026-04-16T11:02:34.000000Z","deleted_at":null},{"id":20568,"source":"news","source_id":"1502208","category":"openclaw","ai_score":90,"title":"用户评价GLM-5：首个让人不怀念Sonnet/Opus的开源模型","content":"用户 Alex Svanevik 在社交媒体上表示，他已将 GLM-5 作为日常驱动模型使用两周时间，配合 Openclaw 和 Hermes 使用。他表示，这是第一个让他不再怀念 Sonnet/Opus 的开源模型。虽然对于深度任务和子代理仍需要使用更强大的模型，但 GLM-5 已经足够满足日常使用需求。他盛赞开源权重（open weights）带来的便利性。\n\n这一评价在 AI 社区引发了讨论。GLM-5 是智谱 AI 推出的开源大语言模型，其性能提升获得了开发者社区的认可。随着开源大模型的持续发展，越来越多的开发者开始尝试使用开源方案替代闭源商业模型，以获得更大的灵活性和可控性。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/20568","published_at":"2026-04-15T23:35:24.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":62017,"content_length":295,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-07-08T12:02:53.000000Z","updated_at":"2026-07-08T12:02:53.000000Z","deleted_at":null},{"id":20090,"source":"news","source_id":"1431375","category":"openclaw","ai_score":104,"title":"Booster奖励已向参与者发放3000万枚$PIEVERSE，其技能商店已上线，正开发新CLI工具，并将在特定地区推出商户支付技能，后续还会有新活动。","content":"最后一轮Booster奖励已发放至您的钱包 🐾 全部3000万枚$PIEVERSE已分发给Booster参与者。感谢每一位早期参与者——你们是第一个测试Pieverse实际功能的人，并在测试过程中获得了收益。Booster活动结束了，但我们不会放慢脚步。以下是我们正在推进的内容：\n\nPurr-Fect Skill Store已上线——一个开放市场，开发者可以构建一次智能体技能并在OpenClaw、Hermes Agents、Claude Code等多个平台上实现变现。\n\n一款新的web3原生智能体CLI正在为高级用户推出。我们还正在推出智能体商户支付技能，将现实世界的商业带入链上——首先在特定地区推出。后续将推出新活动，并会有更多方式让您成为早期参与者并获得奖励。\n\n如果您喜欢Booster，那么您一定会期待接下来的更新 👀","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/20090","published_at":"2026-04-12T11:24:03.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":56504,"content_length":364,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-07-05T19:01:09.000000Z","updated_at":"2026-07-05T19:01:09.000000Z","deleted_at":null},{"id":25192,"source":"news","source_id":"1403667","category":"openclaw","ai_score":77,"title":"@OlaXBT在ClawHub推出MIT-0许可的免费开源Nexus Data工具","content":"@OlaXBT 的 Nexus Data 功能现已上线 #ClawHub——MIT-0 许可、免费且开源！正在构建加密货币 AI 代理？它将解锁完整的 #Nexus Alpha 层：实时市场数据、资讯与情绪分析、KOL 追踪、技术指标、智能资金流向、清算数据、背离信号以及 13+ 个端点。零私钥风险——只需通过钱包签名获取 JWT，设置 NEXUS_JWT 环境变量，执行 pip install olaxbt-nexus-data，您的代理即可即时获取经过预处理的高质量加密货币情报。告别碎片化的 API 混乱。专为代理打造，安全可靠，支持 HTTPS 且有速率限制。代码仓库：https://github.com/olaxbt/olaxbt-nexus-data快速入门文档：https://olaxbt.xyz/skill.md（今可通过 curl 获取！）今天就为您的代理赋能——您最想调用哪个端点？⚡","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/25192","published_at":"2026-04-10T11:41:01.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":53321,"content_length":406,"content_quality":"full","news_push_min_len":150,"news_rewrite_target_min_len":220},"created_at":"2026-08-14T02:04:32.000000Z","updated_at":"2026-08-14T02:04:32.000000Z","deleted_at":null},{"id":10146,"source":"news","source_id":"1399502","category":"openclaw","ai_score":45,"title":"【AI Agent OpenClaw将为您执行交易。您应该尝试吗？——《巴伦周刊》】","content":"【AI Agent OpenClaw将为您执行交易。您应该尝试吗？——《巴伦周刊》】作者：安迪·塞尔沃\n我本是为龙虾而来，却因备兑看涨期权（covered calls）而留下。如果将甲壳类动物与期权交易混搭让您感到困惑，请理解我指的是OpenClaw——当前大热的人工智能Agent，一些勇敢的投资者正用它来管理自己的投资组合。没错，正是OpenClaw以龙虾为标志的设计最先吸引了我的注意。\n\n与ChatGPT等聊天机器人（已是2025年的老古董）不同，OpenClaw能够主动执行您的任务，例如预约会议或购买演出门票。它还能就投资策略提供建议，甚至在您躺在海滩上时自动交易证券。但问题来了：究竟会出什么差错？\n\n我的观点并非宣称OpenClaw是救世主，而是强调AI已真正到来——或者说早已降临，并日益被华尔街机构及个人投资者所采用。我并非建议您加入这场\"龙虾盛宴\"，但了解当前正在发生的一切或许对您大有裨益。\n\nOpenClaw由奥地利\"氛围程序员\"彼得·斯坦伯格于去年11月创建（他目前就职于OpenAI），据报道已有3800万月活跃用户（其中许多来自中国）在其以龙虾命名的生态系统中活跃。Discord上的OpenClaw频道\"甲壳类动物之友\"（Friends of the Crustacean）是获取该Agent的热门场所，频道内充斥着大量高度技术性的讨论。（我的ID是\"海豹安德烈\"）\n\n为深入了解这一现象，我采访了盈透证券集团（Interactive Brokers Group）董事长托马斯·彼得菲。彼得菲长期处于金融科技的最前沿，现年81岁的他也是华尔街最富有的人，这在很大程度上得益于盈透证券股价自2022年4月以来从16美元攀升至72美元。\n\n\"我创业之初就是一名计算机程序员，因此一直致力于算法开发，\"彼得菲表示，\"多年来我们一直向客户提供算法，这些算法可自动执行订单。AI不过是新一代、更高级的编程语言。我们是AI的大用户，它无疑是未来。\"\n\n盈透证券的客户既可通过OpenClaw等外部Agent，也可通过其合作伙伴公司Reflexivity提供的内部工具使用AI。Reflexivity首席执行官兼联合创始人扬·西拉吉伊（Jan Szilagyi）是哈佛大学经济学与金融学博士，曾协助斯坦·德鲁肯米勒管理全球宏观投资组合。他表示：\"问题从来不是数据短缺，而是处理数据需要数天时间。如今只需约8分钟。\"\n\n周三上午，在美国与伊朗宣布为期两周停火协议后市场大幅上涨之际，我请西拉吉伊帮我设置一笔\"后TACO交易\"（TACO当然代表\"特朗普总是临阵退缩\"）。该算法返回了一份11页报告，结论称\"首日TACO交易效果过于出色\"，并建议（含入场点位）：做多原油和Cboe波动率指数（VIX）；适度做多State Street能源精选行业SPDR交易所交易基金；适度做空标普500指数；以及小幅做空美国国债。\n\n盈透证券会对使用OpenClaw等外部工具的客户进行监控。彼得菲表示：\"我们有一套程序，可在毫秒级时间内捕捉并审查客户发出的订单，确保其符合监管要求及适用保证金规定。\"\n\n如果OpenClaw未经允许就卖出我的股票怎么办？\"这不是我的问题，\"他说，\"这是您的问题。我们只负责检查订单并执行。\"\n\n类似问题可能更直接地出现在新兴股票交易平台Public.com。该公司已全面（或者说彻底\"龙虾化\"）拥抱AI。Public的客户可直接将OpenClaw连接至其账户，以分析并交易证券。这家总部位于纽约、由Accel和老虎全球管理公司风险投资支持的私营公司，据联合创始人兼联席CEO、丹麦籍的詹尼克·马林称，管理资产达数十亿美元，客户数量达数百万。\n\n马林表示，Public自2023年起就开始探索AI，旨在打造\"全球首个代理型券商\"。OpenClaw的推出正将这一愿景推向高潮。\"交易经历了从电话下单、网页交易、移动App，再到代理型AI的演进，\"马林表示，\"您只需输入'请为我找到三种方法，本月通过跨投资组合卖出备兑看涨期权赚取1万美元'，这种转变是巨大的。\"\n\n设置OpenClaw需要付出数字劳动。科罗拉多州威斯敏斯特市19岁的交易员迪恩·阿伦斯表示：\"我花了大约1.5到2小时才完成设置。\"这位年轻交易员或许代表了Public希望吸引的典型客户群体。他最近利用OpenClaw构建并执行了对Invesco QQQ信托ETF的认沽期权策略，并协助寻找和买入Hims & Hers Health公司的认沽期权。\n\n在机构层面，大型量化对冲基金AQR创始人克里夫·阿斯尼斯曾对AI持怀疑态度。\"我可能因此让我们的AI进程放缓了两年，\"他说，\"当你拥有一种已运行30年的有效方法时，这种谨慎是理性的。所有这些决策都涉及资金、时间和风险。\"\n\n59岁的阿斯尼斯指出，其基金分析师数十年来一直在筛选信用卡数据及财报中的正面和负面词汇。如今他已成为AI的坚定支持者。\"事实证明，机器学习（AI的一个子集）比我们旧有的方法更优，\"他说。历史上，AQR的投资组合构建理念中，历史数据与经济叙事各占50%；如今由于AI的应用，这一比例已变为约三分之二数据、三分之一叙事。\n\nAQR的回报率是否因此提升？\"过去五年表现相当不错，\"他说。不过，阿斯尼斯对AI在零售投资者中的应用持谨慎态度。\"我对'机器学习成为人人嘴边热词'的世界心存疑虑，\"他说，\"认为仅凭AI就能挑选几只股票的观点或许并不比其他方法更糟，但我并未看到其中有何神奇之处。\"\n\n关于OpenClaw，祝您用餐愉快——但请小心别被夹到。","source_url":"https://www.me.news/aimpact/articles/10146","published_at":"2026-04-10T06:00:00.000000Z","status":1,"metadata":{"raw_data_id":52861,"content_length":2291,"content_quality":"full"},"created_at":"2026-04-10T06:42:50.000000Z","updated_at":"2026-04-10T06:42:50.000000Z","deleted_at":null},{"id":20737,"source":"news","source_id":"1385221","category":"openclaw","ai_score":135,"title":"Akash社区推出agents.akash.network：面向AI代理部署初学者的无代码平台","content":"Akash 社区正式推出 agents.akash.network，这是一款专为 AI 代理部署初学者设计的无代码平台。用户无需编写终端命令或配置 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